PCA與ICA的時候,首先要 ...
關於機器學習理論方面的研究,最好閱讀英文原版的學術論文。PCA主要作用是數據降維,而ICA主要作用是盲信號分離。在講述理論依據之前,先思考以下幾個問題:真實的數據訓練總是存在以下幾個問題: 特征冗余情況,比如建立文檔 詞頻矩陣過程中, learn 和 study 兩個特征,從VSM 計算文檔向量間的相似度,Lucene評分機制由此推導而來 角度來看,兩者獨立,但是從語義角度看,是冗余的 特征強相關 ...
2017-03-10 23:18 0 2447 推薦指數:
PCA與ICA的時候,首先要 ...
本文簡單整理了以下內容: (一)維數災難 (二)特征提取——線性方法 1. 主成分分析PCA 2. 獨立成分分析ICA 3. 線性判別分析LDA (一)維數災難(Curse of dimensionality) 維數災難就是說當樣本的維數增加時,若要保持 ...
前期准備: 靶機地址:https://www.vulnhub.com/entry/ica-1,748/ kali攻擊機ip:192.168.11.129 靶機地址:192.168.11.177 一、信息收集 1.使用nmap對目標靶機進行掃描 nmap -A -p 1-65535 ...
ICA, independent component analysis, 獨立分量分析, 獨立組分分析, 獨立成分分析 獨立分量分析(independent component analysis,ICA)是近年來發展起來的一種新的信號處理技術。基本的ICA是指從多個源信號的線性 ...
前言: 本次主要是練習下ICA模型,關於ICA模型的理論知識可以參考前面的博文:Deep learning:三十三(ICA模型)。本次實驗的內容和步驟可以是參考UFLDL上的教程:Exercise:Independent Component Analysis。本次實驗完成的內容 ...
。 大多數ICA的算法需要進行“數據預處理”(data preprocessing): 先用PCA得到y,再 ...
數很高的話,無法可視化 二、PCA降維思想 尋找某個軸線,使得樣本映射到該軸線后,能夠有最大的 ...
基礎知識: 在sparse coding(可參考Deep learning:二十六(Sparse coding簡單理解),Deep learning:二十九(Sparse codi ...